DBMS > OushuDB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften OushuDB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,04
Rang	#363	Overall
	#154	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.oushu.com/product/oushuDB

spark.apache.org/sql

github.com/bytedance/terarkdb

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

www.oushu.com/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Oushu

Apache Software Foundation

ByteDance, originally Terark

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2016

1987

Aktuelle Version

4.0.1, August 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version available

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Full-featured ANSI SQL support

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

C++ API
Java API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++

Java
Python
R
Scala

C++
Java

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Kerberos, SSL and role based access

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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